R语言爬取wb用户

最新推荐文章于 2024-04-30 22:59:39 发布
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分类专栏： 笔记
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已解决，明天来记录。
不知道爬广场行不行。

R语言 爬取数据+简单清洗
waterHBO的博客
07-29 546
【代码】R语言 爬取数据+简单清洗。
8篇1章2节：下载NHANES数据并使用R进行读取
DAT｜R科学与人工智能
12-20 869
通过以上方法，我们能够灵活地获取和处理 NHANES 数据，不论是通过手动下载还是直接用 R 进行数据获取，都可以根据需求选择最合适的方式。此外，将数据转换为本地 RDS 或 CSV 格式，便于后续分析和共享。借助 R 的强大数据处理能力，研究者可以更专注于数据分析和研究本身，从而为健康与公共卫生领域带来更多的科学发现与政策支持。
R语言 爬取网页数据，并进行整理归类
08-30
主要是通过R语言，对网页上的数据进行进行爬取，并且整理成文本格式，或者excel格式。 Sys.setlocale("LC_TIME", "C") ## [1] "C"----------------------------------------------------------- ## Create a function,the parameter 'i' means page number. getdata <- function(i){ url <- paste0("www.cnblogs.com/p",i)##generate url combined_info %html_session()%>%html_nodes("div.post_item div.post_item_foot")%>%html_text()%>%strsplit(split="\r\n") #对日期数据的处理------------------------------------------------------------- post_date %str_sub(9,24)%>%as.POSIXlt()##get the date post_year <- post_date$year+1900 post_month <- post_date$mon+1 post_day <- post_date$mday post_hour <- post_date$hour post_weekday <- weekdays(post_date) #对主题数据的读取 文本的格式的读取 title %html_session()%>%html_nodes("div.post_item h3")%>%html_text()%>%as.character()%>%trim()
R语言rvest爬取
Blackrosetian的博客
10-27 1245
rm(list = ls()) # 加载包 library('xml2') library('rvest') #广东省爬取 web                encoding="gb2312") #广东省城市链接获取 position% html_nodes("a") %>% html_attr('href') test
R语言爬虫、房价爬取
m0_52426915的博客
11-13 892
install.packages("pacman") #先安装这个包，方便一键加载其他包 pacman::p_load(XML,rvest,dplyr,stringr) house_inf <- data.frame() #爬取前50页 for (i in 1:50) { #发现url规律，利用字符串函数进行url拼接并规定编码： web <- read_html(str_c("https://cq.lianjia.com/ershoufang/", 82), encoding = "
R语言爬虫实践（上）：二手房数据采集
小咸鱼gogogo~~
12-03 2200
主要参考文章：[1][https://www.jianshu.com/p/c092d57d275f] [2]https://blog.youkuaiyun.com/u013421629/article/details/76803903?locationNum=8&amp;amp;amp;fps=1 gurl &amp;amp;lt;- &amp;quot;http://sh.ganji.com/wblist/jingan/ershoufang/pn2/&amp;quot; g...
R语言爬虫豆瓣高评分电影TOP250抓取
关注我，你就是我的电子朋友咯！
08-31 2821
豆瓣电影TOP250抓取 下了那么多包没用多少东西，看着黑人，反正prada prada的赶紧逃，赶紧的，你会炸的 这里面主要用到R/Rstudio里面的RCurl、XML、wordcloud、stringr、jiebaR勒几个包，熟悉的娃晓得R里面爬虫明星般的包就是RCurl和Rvset了，不过对于更强大的Rselenium、Rwebdriver什么的先不要管了，别把自己玩疯了，...
R语言爬取imdb电影海报
王亨的博客
04-25 2006
提前声明，这不是一个好的例子，所以不要向我学习。让我先冷静一下！OK，开始，今天我们开始从下面链接爬虫。http://www.imdb.com/search/title?count=100&amp;release_date=2016,2016&amp;title_type=feature。打开页面如下：总共有100页，包含电影1万多部。我只爬取了2000个。（PS：等我截下面这张图时顺序已经和原来...
使用R语言从网易财经批量获取股票数据并进行整合的方法
Sping012的博客
12-11 5245
最近因为投资分析需要接触R语言，需要获取A股上市公司数据。从同花顺下载效率太低，就到处找途径。分享下方法，共其他小白参考，请大神指正。 R语言自带的quantmod数据不错，不过国内A股数据不全，而且时常出错，而且由于谷歌已经终止了提供财务数据，更影响了使用，因此只能作为不错。当然，雅虎财经最近也上线了财务数据板块，不过个人还不懂得爬虫抓取，还等大神分享方法。 网上也有一些讲解从新浪财经抓取数据的...
python爬取快手视频_【原创开源】快手爬虫，根据id批量爬取用户的所有图集和视频...
weixin_35854529的博客
02-04 5630
更新日志所有版本更新日志会记录在这里v0.4.0(2020-03-23)修复id转eid的一些bug从该版本开始，爬取视频均为无水印v0.3.0(2020-03-10)修复一些因为用户昵称中存在windows下文件(夹)名非法字符导致os无法写入读取的bug简单看了一点python面向对象，将核心功能提取为crawler类，降低耦合基于crawler类，分出两个文件，一个用于直接在python环境...
R语言爬虫代码
12-01
运用R语言对环境数据的爬取，涉及到一个Excel，可以问我索要。
R语言微博爬虫RWEIBO
11-14
R语言微博爬虫RWEIBOR语言微博爬虫RWEIBOR语言微博爬虫RWEIBO
R语言处理金农网爬取
Blackrosetian的博客
11-01 512
rm(list = ls()) # 加载包 library('xml2') library('rvest') library('httr') url111 #省份城市爬取 web #广东省城市链接获取 position% html_nodes("a") %>% html_attr('href')
R语言中rvest包爬虫代码+示例讲解（爬取当当网）
changhaiyisheng520的博客
03-13 3407
R语言中rvest包爬虫代码+讲解rvest包确定节点R爬虫示例：爬取当当网销量数据 rvest包 R语言中有许多用于爬取数据的包，本篇文章主要讲解rvest包的使用。首先讲解rvest包中的主要函数。 1.read_html()：用于读取html（文档）的函数； 2.html_nodes()：用于选取文档中指定的元素、节点的部分； 3.html_text()：用于提取标签中的文本； 4.html_attrs()：用于提取属性名称及其内容。 使用rvest包爬取数据简单易懂，本篇文章详解了节点确认并用示例将
r语言爬虫html包,R语言rvest包爬取网页数据问题
weixin_29213655的博客
05-31 648
RT，用R语言rvest包爬取网页数据遇到这样的问题，网址如下：(欧冠杯-分组赛)http://odds.cp.360.cn/liansai/scorerank?r_a=rQBzUn&leaid=103&season=2015-2016&subseason=%B7%D6%D7%E9%C8%FC用rvest只能爬A组的比赛，B--H组的爬不了，以下是程序，本人是新手，求大神指...
2024年Python最全全国计算机等级考试二级Python考试大纲
2401_84692141的博客
04-30 3401
这是我花了几天的时间去把Python所有方向的技术点做的整理，形成各个领域的知识点汇总，它的用处就在于，你可以按照上面的知识点去找对应的学习资源，保证自己学得较为全面。１． 程序的基本语法元素：程序的格式框架、缩进、注释、变量、命名、保留字、数据类型、赋值 语句、引用。
R语言-爬虫rvest
小孔乘象的天地
11-08 5002
爬虫就是批量自动将网页的内容抓取下来。用任何语言做爬虫必须要了解的就是网页语法，网页语言无非就是HTML，XML，JSON等，因为正是通过这些我们才能在网页中提取数据，过多的就不再描述，大家可以自行参考大量的资料，大多数语法都是树形结构，所以只要理解了，找到需要数据的位置并不是很难。 用R语言制作爬虫无非就是三个主要的包。XML,RCurl,rvest，这三个包都有不同的主要函数，是R语言最牛的网络爬虫包。 了解html HTML框架简单说就是任何HTML网页文件中都会包含的基本代码内容。如果我们打算写一个
R语言爬虫实例 初学者自用
Evelyyyyyyyyyn_的博客
11-17 5098
本文记录了使用rvest & RSelenium 包进行爬虫与网页渲染的相关知识点及本人的编程操作过程。涉及到基本爬取操作、爬取缺失部分如何处理、操作网页过滤等步骤。
[笔记]R语言爬虫入门——豆瓣新片数据爬取
Cccrush的博客
05-09 8277
工具准备chrome浏览器+SelectorGadget插件。SelectorGadget插件：可以从这里（http://selectorgadget.com）访问和下载Selector Gadge的扩展程序。请确保跟随该网站上的指示来安装这个扩展程序。我已经完成了这一步，现在正在使用谷歌chrome，并且可以通过chrome右上角的扩展栏上的这个图标使用它，选择网站所需要的部分就可以获得相关标签...
python爬虫爬取的数据是啥类型
最新发布
04-01
<think>好的，用户问的是Python爬虫爬取的数据类型，我需要详细解释常见的几种类型，并且用例子说明。首先，用户可能是刚开始学爬虫，需要了解数据的基本类型，方便后续处理。 首先，文本数据应该是最常见的，比如HTML、JSON、XML。HTML是网页结构，用BeautifulSoup解析。JSON常用于API，转成字典处理。XML虽然不如以前流行，但仍有使用，可以用lxml或ElementTree解析。 然后是二进制数据，比如图片、视频、PDF。这些需要以字节流保存，比如用requests库的content属性获取，然后写入文件。用户可能需要处理下载文件的情况，这部分要说明清楚。 结构化数据，比如表格，用pandas直接提取表格数据转成DataFrame，方便分析。非结构化数据，比如文本中的信息，需要正则表达式或自然语言处理来提取，这部分用户可能需要进一步学习的建议。 数据存储部分，用户可能想知道爬下来后怎么存，可以提到数据库、CSV、Excel等，但具体方法可能需要另讲，这里简单带过。 需要确保例子准确，比如用requests.get获取响应，区分text和content，json()方法的应用。注意提醒用户遵守网站规则，避免法律问题，这部分虽然不是数据类型，但属于注意事项，有必要提及。 总结时，分点列出类型，每种类型的特点和处理方式，帮助用户清晰理解。可能用户后续会根据数据类型选择不同的处理工具，所以这部分信息对他们很重要。</think>Python爬虫爬取的数据主要有以下几种类型，我将从处理方式和结构特点两方面为你解析： 1. **文本类数据** - **HTML文本**：最常见的数据类型，通过`requests`库获取原始HTML响应，需用`BeautifulSoup`或`lxml`解析 ```python import requests from bs4 import BeautifulSoup response = requests.get('https://example.com') html = response.text # 获取文本内容 soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser') ``` - **JSON数据**：常见于API接口，可直接转换为Python字典 ```python api_data = requests.get('https://api.example.com/data').json() ``` - **XML数据**：处理方式类似HTML，但需要特定解析器 ```python import xml.etree.ElementTree as ET xml_data = ET.fromstring(response.content) ``` 2. **二进制数据** - 图片文件：`jpg/png/gif`等格式 - 音视频文件：`mp3/mp4`等格式 - 文档文件：`pdf/docx`等格式 ```python # 下载图片示例 img_data = requests.get('https://example.com/image.jpg').content with open('image.jpg', 'wb') as f: f.write(img_data) ``` 3. **结构化数据** - 表格数据：可通过`pandas`直接解析HTML表格 ```python import pandas as pd tables = pd.read_html(html) ``` - 数据库格式数据：JSON/CSV等标准化格式 4. **非结构化数据** - 自然语言文本：需要NLP技术处理 - 混杂数据：需用正则表达式提取 ```python import re emails = re.findall(r'\b[A-Za-z0-9._%+-]+@[A-Za-z0-9.-]+\.[A-Z|a-z]{2,}\b', html) ``` **数据存储方式**： - 临时存储：内存中的列表/字典 - 持久化存储：数据库（MySQL/MongoDB）、文件（CSV/Excel）、云存储 **处理要点**： 1. 注意字符编码（常用utf-8） 2. 处理反爬机制（验证码、频率限制） 3. 遵守`robots.txt`协议 4. 数据清洗（去重、缺失值处理） 实际案例：爬取电商网站时可能同时获得 - HTML中的商品描述（文本） - JSON格式的价格信息（结构化数据） - 商品图片（二进制） - 用户评论（半结构化数据） 掌握这些数据类型特征后，可以选择合适的解析库（如`BeautifulSoup`/`Scrapy`/`Selenium`）和存储方案，建议从简单的文本数据入手，逐步处理复杂数据类型。
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